Загружаем страницу.
[vibecoding]llm: gpt-5.5 xhigh 69.1opus 4.8 max 58.3агенты: codex #1 · claude code #2● live · крон 24ч
Загружаем страницу.
новости
обновлено 23:35 мскМашина отбирает важное из потока и переводит на русский: релизы, цены, приёмы. Без бесконечного скролла.RSS
Anthropic открыла доступ к Claude Fable 5 на всех платных планах до 12 июля. Если у вас платный план, самую сильную модель можно потестировать в своих задачах бесплатно до конца окна.
@claudeaiисточник →
Модель Muse Image заработала в Meta AI, WhatsApp и Instagram: она понимает сложные промпты и сшивает несколько фото в одно изображение. Практику доступны пресеты, упоминание картинок в промпте и прямое редактирование результата.
@testingcatalogисточник →
Anthropic расширяет программу Claude for Open Source и раздаёт полгода Claude Max 20x активным мейнтейнерам и контрибьюторам. Если ты держишь критичный пакет или регулярно мержишь PR в экосистеме, можно подать заявку прямо сейчас.
@claudedevsисточник →
В веб-версии чата Claude появилось всплывающее уведомление о новой возможности. Стоит заглядывать в такие попапы: там анонсируют функции, о которых иначе легко не узнать.
@simonwисточник →
Он попросил Codex собрать часы работы, меню и оценку макросов по каждому блюду для всех ресторанов в 30 минутах ходьбы. Теперь можно спросить у ассистента, где поесть поздно ночью под свой план питания, и уже нашлось 3 новых места.
@nickadobosисточник →
Managed Agents в Gemini API получили фоновые задачи, remote MCP и function calling, а также обновление сетевых кредов. Начать можно бесплатно через free tier, без оплаты на старте.
@officiallogankисточник →
Beyang оспорил популярный паттерн «умный оркестратор плюс быстрый исполнитель» и предложил обратную схему для работы человека с агентом. Агент это инструмент, где важна скорость, поэтому не стоит его очеловечивать при выборе роли в связке.
@beyangисточник →
Anthropic выпустила Claude Cowork на веб и мобильные устройства, и теперь Claude продолжает задачи, даже когда ваш компьютер закрыт. Долгие задачи можно запустить с телефона и не держать ноутбук включенным.
@felixriesebergисточник →
Anthropic расширяет Claude Cowork на телефон и браузер: можно поставить задачу за компьютером и забрать готовый результат с телефона. Бета раскатывается в ближайшие недели, сначала для плана Max, остальные планы следом.
@claudeaiисточник →
Итан Моллик пишет, что вычурный язык Fable протекает в мелкие тексты, тосты и меню даже вопреки инструкциям. Практику важно закладывать ручную вычитку UI-копирайта: убрать этот стиль после генерации сложно.
@emollickисточник →
Vercel нанимает команду Better Auth, чтобы ускорить open source аутентификацию для приложений и агентов. Если вы строите на Vercel или используете Better Auth, встроенная авторизация для агентов станет ближе и надежнее.
@vercelисточник →
Инженерный руководитель после недели в Сан-Франциско написал: большинство впечатливших его AI-стартапов пока не имеют бизнеса и жгут больше денег, чем зарабатывают. Практику это напоминание: их уверенные практики заточены под поиск модели, а не под работающий бизнес, поэтому копировать их вслепую опасно.
@gergelyoroszисточник →
В xAI Console появились 25+ новых голосов Grok, каждый мультиязычный и поддерживает все 25+ языков Grok Voice. Можно протестировать голоса до интеграции в свои проекты и подобрать нужный язык.
@testingcatalogисточник →
Artificial Analysis добавил индексы для финансов, права, медицины, стратегии, инженерии и экономики поверх задач из классификации O*NET. Claude Fable 5 с фолбэком на Opus 4.8 лидирует во всех восьми индексах, так что практику видно, какая модель сильнее в его домене.
@artificialanlysисточник →
Агент eve получил инструмент eve eval, которым оценивает и чужих агентов, и собственную эволюцию. Практику это дает eval-механику прямо из коробки, без сборки отдельного стека для проверки качества агентов.
@rauchgисточник →
OpenAI открыла доступ к GPT-Realtime-2.1 и GPT-Realtime-2.1-mini в Playground и API. Mini-версия теперь умеет рассуждать и вызывать инструменты по цене прежней GPT-Realtime-mini.
@testingcatalogисточник →
Модель Simba 3.2 от Speechify заняла первое место в Artificial Analysis Speech Arena с Elo 1233, обойдя Gemini 3.1 Flash TTS и Sonic 3.5. При этом она самая дешёвая среди лидеров: 10 долларов за 1M символов против 18,3 у Gemini и 39 у Sonic.
@artificialanlysисточник →
Amjad Masad заявил, что стремительный прогресс Replit объясняется замкнутой петлей: агент дорабатывает сам себя. Для практика это сигнал, что скорость улучшений инструмента растёт без ручного цикла разработки.
@amasadисточник →
OpenAI открыла в API модель GPT-Realtime-2.1-mini с поддержкой рассуждений и вызова инструментов. Цена осталась на уровне GPT-Realtime-mini, поэтому голосовые агенты получают более умную модель без роста затрат.
@openaidevsисточник →
Основатель Vercel рассказал, что сам пишет веб-инструменты и macOS-приложения под себя, а PM, джуны и стажёры компании шипят качественный софт с помощью агентов. Планка успеха AI-кодинга смещается от строчек кода к результату: софт в целом становится лучше, а команды доставляют быстрее.
@rauchgисточник →
Команда VS Code вместе с OpenAI доработала промпты и harness для GPT-5.5 уже после запуска. Модель теперь отвечает быстрее и тратит меньше токенов на код.
@codeисточник →
Fable с нуля создала оригинальную NES-игру на ассемблере: собственную графику, саундтрек и код, укладывающийся в ограничения реального картриджа. Это показывает, что модель держит низкоуровневые аппаратные лимиты, а не просто генерирует абстрактный код.
@skiranoисточник →
С января по июнь доля DeepSeek в токенах OpenRouter выросла с 9% до 18%, и главный драйвер — агентные задачи. Если вы строите агентов, DeepSeek уже стал массовой рабочей моделью, а не нишевой.
@openrouterисточник →
Он советует после ручной работы просить модель разобрать изменение и найти логические ошибки. Почти в каждом коммите такой прогон вскрывает одну-две упущенные проблемы.
@theprimeagenисточник →
Автор советует ставить Fable самую амбициозную задачу, чтобы нащупать край её возможностей. Так вы находите реальный предел модели и потом снижаете запрос, а не гадаете вслепую.
@emollickисточник →
PM из команды Codex показал, как генерирует 4-5 вариантов UI картинками, а потом просит Codex собрать по ним рабочий прототип. Для быстрой проверки идей мокапы через Image Gen выходят быстрее, чем писать код.
@petergyangисточник →
Итан Моллик заметил: даже с отключёнными memories и персонализацией Fable упоминает его предпочтения в трейсах рассуждений и заметках в .md-файлах. Практику это сигнал: настройки приватности могут не отключать всё, а личные данные всплывают в цепочках мышления модели.
@emollickисточник →
Итан Моллик отмечает: многие компании до сих пор развивают GPTs, хотя OpenAI фактически их бросила после запуска. Для практика это сигнал не вкладываться в тупиковый формат — GPTs были предшественником Skills, и их логичнее переносить в библиотеки Skills для агентов.
@emollickисточник →
Дан Шиппер показал модель Fable в режиме ultracode с инструкцией «make no mistakes». Это сигнал практику, что максимальный режим агента запускают с явной установкой на безошибочную работу.
@danshipperисточник →
Саймон Уиллисон запустил финальный обзор кода через Claude и получил пять исправленных блокеров релиза. Стоимость сессии составила 149 долларов — и это меняет представление о цене предрелизного аудита.
@simonwисточник →
Теперь в GitHub Copilot CLI можно описывать агентов на Markdown: задавать роли, инструменты и ограничения. Это позволяет запускать повторяемые рабочие процессы для аудита безопасности, релизных заметок и реагирования на инциденты.
@githubисточник →
Арmin Ronacher зафиксировал: последние версии Claude Opus и Sonnet вызывают сбои инструмента редактирования в Pi там, где старые модели справлялись. Это важно: более новая модель не всегда лучше для нестандартных сценариев.
@mitsuhikoисточник →
Сервис codex.bar добавит отображение точного времени истечения сбросов лимитов. Это поможет планировать работу и эффективнее использовать доступные квоты.
@steipeteисточник →
Разработчик собрал цепочку из 20+ шагов на Codex и browser use: ffmpeg нарезает клипы, а агент сам кликает по интерфейсам Meta Business Suite и TikTok для планирования публикаций. Это рабочий пример того, как browser use закрывает дыры там, где официальные API бесполезны.
@petergyangисточник →
ИИ-агент Fable с нуля реализовал компилятор, игровой прототип с сетевым кодом и доказательство корректности для языка Bend2. Разработчик отмечает: если раньше модели генерировали парсеры, теперь они пишут полноценные компиляторы за один проход.
@victortaelinисточник →
Разработчик предлагает запускать AI-агента на изолированной машине, чтобы тесты были по-настоящему сквозными. Это снижает риск побочных эффектов и делает проверку кода надежнее.
@steipeteисточник →
Митчелл Хашимото обнаружил: достаточно написать «в стиле mitchellh» — и модель воспроизводит его манеру оформления коммитов. Это значит, что публичная история коммитов опытного разработчика уже встроена в модель и работает как персональный шаблон.
@mitchellhисточник →
Исследователь итеративно просил Claude Fable улучшать игру до уровня AAA-проекта: модель сама добавила графику, боссов, механики и саундтрек. Это показывает, насколько размытые промпты влияют на направление генерации кода.
@emollickисточник →
Claude Code в режиме computer use может самостоятельно подключить GitHub, хранилище данных и Google Drive к Claude Tag по документации. Это убирает ручную настройку интеграций для команды.
@_catwuисточник →
Vercel добавил встроенную observability в деплой eve.dev: агент анализирует прошлые запуски, находит ошибки и лишние вызовы инструментов. Это позволяет агенту улучшать собственные промпты и навыки без ручного вмешательства.
@rauchgисточник →
Саймон Уиллисон передал Fable право самому выбирать модель для каждой задачи через субагент. Это заметно сократило расход токенов без ручной настройки.
@simonwисточник →
Sandbox на базе MicroVM получил поддержку Docker и FUSE с полным доступом к системе. Это открывает агентам возможность работать с произвольными рантаймами и файловыми системами прямо в облаке.
@rauchgисточник →
Разработчик sqs советует просить агента расставлять TODO-метки везде, где нужна очистка после временных изменений. Это упрощает автоматический рефакторинг и не даёт другим агентам распространять устаревшие паттерны.
@sqsисточник →
Kimi K2.7 Code стал первой open-weight моделью в пикере моделей GitHub Copilot. Это дает разработчикам больше выбора: дешевая и производительная альтернатива в привычном рабочем процессе.
@githubисточник →
Разработчик Simon Willison отметил, что Fable без труда справился с каждым его запросом. Это сигнал практикам: инструмент стоит проверить на реальных задачах.
@simonwисточник →
Poolside выпустила Laguna M.1: 225B параметров, контекст 256k, заточена под агентный кодинг. Модель доступна в Cline бесплатно по идентификатору poolside/laguna-m.1:free.
@clineисточник →
Герели Ороз попробовал поручить Fable квартальную бухгалтерию: загрузку счетов, разбор выписок и учёт расходов. Инструмент помог частично, но автоматизация браузера оказалась медленной, квота кончилась на середине задачи, а итоговых усилий вышло не меньше, чем без него.
@gergelyoroszисточник →
В исходном коде приложения Codex обнаружены названия трёх новых моделей GPT-5.6: Sol, Terra и Luna. Они пока недоступны, но их появление в коде говорит о скором релизе.
@testingcatalogисточник →
Condense.chat запустил прокси между агентом и моделью: две модели убирают лишние токены и сжимают завершённые циклы до 9% от исходного размера. Системный промпт менять не нужно, инструмент работает прозрачно.
@testingcatalogисточник →
С 3 июля 2026 года shadcn/ui использует Base UI вместо Radix в качестве базовой библиотеки компонентов. Base UI создана той же командой, что стояла за Radix, поэтому миграция сохраняет привычные принципы: headless, доступность, композируемость.
@shadcnисточник →
Герджели Ораш объяснил, что деградация контекста и его сжатие напрямую влияют на качество ответов. Понимание этих механизмов помогает практику предсказывать и обходить провалы модели.
@gergelyoroszисточник →
Anthropic поднял лимиты запросов для всех пользователей Claude Platform API и убрал привязку тиров к расходам. Sonnet и Haiku на высшем тире теперь дают в пять раз больше запросов в минуту.
@claudedevsисточник →
Пользователи Claude Pro и Max теперь могут создавать в Claude Code живые дашборды и обзоры PR в виде Artifacts и делиться ими по приватной ссылке. Функция доступна в бета-версии на планах Team и Enterprise.
@testingcatalogисточник →
Anthropic открыла артефакты в Claude Code для подписчиков Pro и Max. Теперь Claude пишет код, публикует его на claude.ai и обновляет в реальном времени прямо в ходе работы.
@claudedevsисточник →
Исследователь Ethan Mollick дал агенту единственный промпт и получил рабочую WebGL-игру без готовых ассетов. Это показывает, что MCP-инструменты уже позволяют строить прототипы игр с нуля без ручного кодинга.
@emollickисточник →
Лаборатории делали ставку на код, потому что его качество легче оценить автоматически. Модели воспроизводят известные паттерны, а не создают новое, и это структурная проблема, которая решится не скоро.
@lennysanисточник →
Vercel выпустил AI Gateway Rules — правила, которые позволяют на лету переписывать маршруты к моделям, например заменить снятый с поддержки claude-fable-5 на claude-opus-5 одной командой CLI. Это защищает продакшн-трафик от простоев при внезапном отзыве модели провайдером.
@rauchgисточник →
Разработчики обсуждают, при каких условиях они готовы дать агенту полный доступ к облачным CLI без ручного контроля. Вопрос прямой: что именно убедило бы вас не следить за каждым шагом агента в продакшн-инфраструктуре.
@sqsисточник →
xAI интегрировала Grok Build в среду Railway sandbox. Разработчики могут запускать и тестировать агентные сборки прямо в изолированном окружении Railway.
@xaiисточник →
Митчелл Хашимото описал схему: Fable xhigh планирует задачу и оценивает результат, GPT 5.5 xhigh пишет код. Связка дешевле типичного полного цикла в десятки раз и при этом не жертвует качеством кодера.
@mitchellhисточник →
Митчелл Хашимото описал паттерн: агент консультируется с десятью источниками, снимает видео-подтверждение и в итоге делает то, что планировал изначально. Практику важно понимать, что избыточная верификация агента бьёт по бюджету и времени сильнее, чем сама задача.
@mitchellhисточник →
Moonshot AI выпустила Kimi K2.7 Code в GitHub Copilot — это первая модель с открытыми весами в списке выбора моделей Copilot. По результатам тестов она дешевле фронтирных моделей и сопоставима с ними по качеству.
@githubисточник →
Модель Fable 5 снова доступна в Replit Agent с опцией High Effort Mode для длинных и трудоёмких задач. Разработчикам стоит включить режим при работе над проектами, где раньше агент не справлялся.
@replitисточник →
Гендиректор Vercel Гийом Рош рассказал, что продакт-оунеры теперь питчат идеи через демо на v0 вместо текстов и презентаций. Это ускоряет решения и дает команде прямое ощущение продукта.
@rauchgисточник →
Исследователь Ethan Mollick напомнил: оптимальная модель зависит от конкретной задачи, а не от общих рейтингов. Замена модели без собственного тестирования может ухудшить результат даже при экономии бюджета.
@emollickисточник →
Пол Бакаус из Impeccable AI рассказал подкасту Latent Space о skill engineering и роли человеческого суждения в эпоху автономных агентов. Практику важно понять, где заканчивается автоматизация и начинается ответственность за результат.
@latentspacepodисточник →
Арmin Ronacher заметил, что Fable ведёт себя принципиально по-разному в pi и Claude Code. Выбор инструментального окружения влияет на результат не меньше, чем сама модель.
@mitsuhikoисточник →
В TOS Anthropic прямо запрещено использовать Claude для разработки продуктов, конкурирующих с сервисами компании. Разработчикам AI-инструментов стоит проверить, не нарушают ли они это условие.
@theprimeagenисточник →
Anthropic и Gladstone Institute проводят недельный виртуальный хакатон с призовым фондом 100 тысяч долларов в кредитах. Участники будут строить проекты с Claude Science и Claude Code в области наук о жизни.
@claudeaiисточник →
На конференции AI Engineer World's Fair прошла дискуссия о loopmaxxing с участием Пола Бакауса и Эдди Османи. Автор подкаста Latent Space собрал ключевые аргументы обеих сторон.
@latentspacepodисточник →
Apple выпустила MCP-сервер в Safari Technology Preview 247. Браузеры всё активнее открывают доступ через MCP, что расширяет возможности AI-инструментов для работы с вебом.
@dsp_источник →
Разработчик заметил, что Fable выполняет лишь 20% работы, тогда как Opus берёт на себя в 4-10 раз больше токенов. Если это системное изменение, баланс между моделями в Claude Code сдвинулся не в пользу Fable.
@nickadobosисточник →
Ethan Mollick попросил Fable создать игру, где любой чувствует себя гроссмейстером, не зная правил шахмат. Это показывает, насколько точная формулировка задачи заменяет техническое задание.
@emollickисточник →
При длительной работе Fable начинает использовать нестандартный ритм и диалоги, которые проникают даже в тексты меню. Чтобы этого избежать, нужно явно просить модель отвечать простым языком.
@emollickисточник →
GitHub запустил публичный превью уровня medium для code review в GitHub Copilot: он направляет запросы к модели с повышенным уровнем рассуждений. Это позволяет получать более тщательный разбор кода без ручной настройки инструментов.
@githubисточник →
Разработчик OpenAI показал, как использовать Codex для создания персонализированного ежедневного дайджеста. Это практический пример автоматизации рутинной задачи с помощью агентного кодинга.
@gdbисточник →
Грег Брокман упомянул DigitalOcean как вариант для запуска удалённых сессий OpenAI Codex. Это подсказка практикам, где дёшево и быстро поднять среду для агентного кодинга.
@gdbисточник →
Команда Claude представила Claude Tag — агента с памятью и идентичностью, который работает поверх Claude Code. Опубликован разбор принципов работы и рекомендации по использованию.
@claudedevsисточник →
Сэм подтвердил: Anthropic сейчас отдаёт Fable 5 ровно 0% трафика. Разработчики, следившие за интеграцией, продолжают ждать реального запуска.
@testingcatalogисточник →
Виктор Таэлин сократил использование Claude Code и Codex из-за накопительной ошибки при автономной работе моделей. Практикам стоит учитывать: высокий error rate делает неконтролируемые решения ИИ рискованными уже сейчас.
@victortaelinисточник →